一种基于DSE-YOLO v3的水果目标识别方法

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一种基于DSE-YOLO v3的水果目标识别方法
申请号:CN202411630180
申请日期:2024-11-15
公开号:CN119540945A
公开日期:2025-02-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于DSE‑YOLO v3的水果目标识别方法,属于人工智能技术领域。方法包括以下步骤:步骤1,水果目标的数据集构建;步骤2,建立DSE‑YOLO v3网络模型;步骤3,DSE‑YOLO v3网络模型构建;步骤4,识别大、中、小三个尺度的水果目标;步骤5,训练DSE‑YOLO v3网络模型;步骤6,确定水果目标识别模型的评价指标;步骤7,测试效果验证。本发明的DSE‑YOLO v3网络整体上压缩了网络参数计算量,并且在生成特征图的过程中更加“关注”不同类别的水果目标特征,增强了水果特征的语义信息,有效抑制复杂的背景信息,能够解决水果重叠遮挡、密集分布时识别精度较差的问题。
技术关键词
YOLOv3网络 水果分拣设备 残差模块 注意力 识别水果 水果图像 智能分拣机器人 数据集构建方法 识别方法 识别系统 深度学习框架 椒盐噪声 人工智能技术 桃子 训练集 生成特征 指标
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